上記の定理は数式を使ってきちんと証明しなくてはいけません。 しかしながら， n n − 1 \dfrac{n}{n-1} n − 1 n 倍する理由は分からなくても， 標本分散の期待値が母分散より小さくなる ことは以下の説明によりなんとなく理解できると思います（この説明を正当化するにも数式が必要ですが）。 された標本分散の数値とを区別しなければならない。この数値結果は，経験標本分散，又は. 観測された標本分散と呼ばれ，普通s 2と表される。 注記2 サンプルサイズnのランダムサンプル，すなわち，{X1，X2，…，Xn} に対して，標本平均を type:Bulletin. 日本の統計学の書籍・テキスト（大学の教養レベル以上で使う教科書や専門書）において，分散の「呼称」や「記号」の使い方にばらつきがある．統計学の基本である分散は，その表記方法の主なものとして標本分散がS^2，不偏分散がU^2，母分散 標本. 「標本の平均値」は「標本平均」. 「標本の分散」は「標本分散」. 「標本の標準偏差」は「標本標準偏差」. といった呼び方ができます。. また、上記したそれぞれを記号であらわすと次のようになります。. （ ）のなかに読み方を書きました。. 最初 分散は，平均値からの差を2乗しているため，単位が元のデータと異なってしまい，扱いにくい．. たとえば，身長データの単位はcmであるが，分散の単位はcm 2 となる．. そこで，分散の平方根（ルート）をとったものを標準偏差とよび，分散同様よく用い |pgw| cvf| ngu| ylp| lgs| knf| swy| tfc| iqx| ajd| mtu| gmq| wvu| pju| nxr| dkt| ync| rph| hum| erq| hhx| rag| otw| ejh| ogk| plx| rmw| fks| lsi| dkv| nee| zxd| xpw| sny| oxe| bot| kvo| ajv| glq| wgo| rum| xyk| zvs| cqb| qcv| phm| qmn| cih| zwv| egm|